예측 분석을 통한 B2B마케팅 ROI 향상

예측 분석을 통한 B2B마케팅 ROI 향상

새로운 예측 분석 시대가 열렸다. 빅 데이터와 인공 지능의 등장은 회사가 이용할 수 있는 방대한 양의 데이터로의 길을 열어 주었고, 기대 이상으로 고객과 잠재 고객에 대한 심층적인 통찰력을 제공하고 있다.
그렇다면, 정보의 “황금 금맥” 시대에 살면서 우리는 실제로 이런 데이터를 얼마나 활용하고 있나? 마케팅 ROI를 높이고 영업 부서의 가장 신뢰할 수 있는 파트너가 되기 위한 주요 요소들을 알아보자.
  1. 속도계

표준 CRM 플랫폼을 사용하면 마케팅 담당자는 산업특성, 규모, 지리적 위치 또는 담당자 직책 등을 기준으로 고객사를 분류할 수 있다. 물론 중요하지만 이것은 올바른 대상을 효율적으로 타겟팅하기에 충분한 정보를 제공하고 있지 않다. 마케팅 담당자는 B2B 마케팅, 경쟁사 정보, 산업 동향 및 시장 조사 등을 통해 잠재 고객을 보다 잘 식별하고 캠페인 효율성을 높이는 데 활용해야 한다.
  1. 마케팅 점수화

마케팅 자동화가 주류가 되면서 마케팅 담당자는 잠재 고객의 점수와 행동을 관리지표에 추가했다. 이것은 좋은 효과를 가져오지만 여전히 두가지 주요 약점을 가지고 있다.
  • 파이프 라인 진행에 도움이 되는 육성 또는 미니 이벤트와 같은 마케팅 퍼널의 하단을 거의 통합하지 않고 퍼널의 상단과 중간에서 발생하는 디지털 및 소셜 액션을 너무 강조

 

  • 구매여정의 마지막 단계의 이해와 시스템 통합이 불충분하여, 엄청난 양의 디지털 리드에도 불구하고 매우 제한된 기회만 발굴, 실제 판매가 실현됨으로써 마케팅 담당자에게 심각한 좌절감을 안겨줌.
  1. 구매 또는 구매 의도

고급 분석은 방대한 양의 고객 정보 및 온라인 행동 데이터를 수집, 처리 및 해석하는 데 사용된다. 식별된 “신호”를 추적하면 다음이 가능하다.
  • 대상 고객이 구매주기상 어디에 있는지 이해
  • 올바른 전술과 메시지를 작성하여 관심을 끌고 구매자로 전환
구매자의 구매의도는 전체 ROI 달성에서 의미있는 향상을 나타내지만, 정보가 메인 CRM 데이터와 별도로 유지되는 경우가 많다. 이 프로세스는 시스템에서 사용 가능한 알려진 대상 및 프로파일과 일치하는 경우 훨씬 더 효과적 일 수 있다.
  1. 성향 모델

회사는 기회 또는 판매 달성 등으로 리드에 대한 합리적인 양의 데이터를 보유하고 있지만, 필수적인 사항은 성향 모델을 생성하는 방식으로 데이터를 재구성하는 것이다.
선택한 요소(예 : 산업군 또는 직책 등)로 생성할 수 있는 리드, 기회 및 판매량에 대한 합리적인 기대치를 제공할 수 있는 알고리즘을 찾을 수 있다.
이 모델은 캠페인 목표를, 보다 강력한 결과를 생성할 가능성이 있는 조치를 우선 순위로 하여, 조직의 노력과 자원을 최적화하게 해준다. 여기에서 예측 분석, 머신 러닝 및 인공 지능이 미래의 수요 창출에 중요한 역할을 할 분야이다.
이 분석 도구의 잠재력을 제대로 이해하는 업체는 올바른 대상에 올바른 마케팅 전략을 구사하고, 새로운 형태의 ROI를 발견함으로써 비즈니스를 지속적으로 주도하는 대담한 주인공이 될 것이다.
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